基于数据融合的老化室温度测量控制系统的设计与实现

　　1引言

　　电源老化室温度的准确、可靠测量和控制对检测电源设计的可靠性和保证电源质量具有重要意义。基于新型信息处理方法和计算机技术的智能测量为测量技术的进步带来新的活力，并成为测量技术现代化的主要标志之一。

　　多传感器数据融合作为一种智能化数据综合处理技术，是近几年发展起来的一门新兴技术，在军事和工业领域有广阔的应用前景。本文介绍了一种基于多传感器算术平均值与分批估计相结合的数据融合的方法，应用在老化室温度测量控制系统中。它不需要任何关于老化室温度测量的统计资料即经验知识，仅对有限个温度传感器(热电偶)测量结果中剔除了疏失误差的一致性测量数据进行融合值计算，就可以获得比有限个测量数据的算术平均值更可靠的测量结果，提高测量的准确性。在温度的控制方面，控制系统采用了具有相互弥补不足的Fuzzy和PID的复合控制，取得了良好的效果。

　　2老化室温度测量控制系统

　　2.1老化室温度测量控制系统的构成

　　老化室温度智能测量系统由多路温度传感器、调节放大电路、A/D采集电路、接口电路及计算机组成。A/D转换采用高速器件，以保证采样速度，减少温度随时间变化对测量造成的误差。室内的典型位置设有测温传感器(共有12个)。测量电路将传感器O一SV直流电压信号，经A/D采集电路变换成数字量并存储后，送人计算机剔除疏失误差，获得一致性测量结果，再进行数据融合计算。在温控部分计算机根据温度设定值与测量值，确定温度的控

　　制方式是Fuzzy方式还是PID方式。通过温度控制输出接口，控制老化室内发热元件的通电个数，从而实现室内温度的负反馈闭环控制。

　　2.2基于多传感器算术平均值与分批估计的数据融合方法

　　数据融合(Datafusion)技术又称多传感器数据融合或分布式传感技术。它利用分布在同一地域内多个平台上的多个传感器的信息来进行融合，融合的层次化结构能大大降低识别过程中每阶段所需的数据存储空间和在不同平台间进行数据(信息)关联所需的通信带宽。与其他数据处理技术相比，更能快速、准确、可靠、连续及全面地提供有关环境态势的综合性结论。

　　老化室温度测量数据融合的目的是依据有限的传感器资源，获得更准确、更可靠的测量结果。采用数据融合处理，当系统中的某些传感器失效时，系统可以依靠其他非失效传感器提供的信息，通过数据融合获得室内的准确温度。

　　算术平均值算法与分批估计的融合算法的具体方法是:对安放在老化室内典型位置的12个温度传感器得到的测量列，首先得出一致性测量数据，然后按照室内空间位置按相邻两传感器不在一组的原则分为2组，对两组测量数据的平均值采用分批估计算法，估计出接近温度真实值的融雀护值，从而得到室内温度的准确测量结果，消除测量过程中的不确定性。